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  • 1. Inteligencia artificial y SQL Server 2017
  • 2.
  • 3. Inteligencia Artificial Conjunto de tecnologías que permiten Inteligencia de máquina que simula los elementos del pensamiento humano Aprendizaje profundo Aprendizaje automático Redes neuronales Búsquedas Razonamiento probabilístico etc. Visión Habla Lenguaje Conocimiento Resolución de problemas etc.
  • 4. freddy.angarita@gmail.com Identificar orígenes de datos Entender Enriquecer Seleccionar ModelarSistemas Fuente Integración Calidad Análisis Vision única del proceso Calidad técnica Calidad teórica Data Mning Análisis Desciptivo Indicadores de conocimiento Procesamiento estadístico avanzado Identificar pertinencia Modelamiento Realimentación Consumo Recalibración
  • 5. SQL Server Machine Learning Services: In-database advanced analytics Llevando inteligencia a donde vive la información Inteligencia Base de datos Aplicación Database Aplicación Inteligencia VS BD OLTP+App Intelligent db + App
  • 6. Implementación y consumo de un modelo predictivo Implementar usando el modelo para predecir el resultado Train predictive model and save in DB Base de datos Aplicación Inteligenci a STORED PROCEDURE sp_execute_external_scrip t MODEL Llamar al procedimiento almacenado para consumir resultados
  • 7. Cómo instalar SQLServer “in-database” ML Services
  • 10. Any R/Python IDE Data Scientist Workstation Script Results Execution 1 3 Cientifico de datos- Data Exploration and Model Development SQL Server 2017 2 SQL Server R/Python Runtime Machine Learning Services train <- RxSqlServerData(query, connectionString, computeContext) rxLogit(formula, train)
  • 12. Q & A